Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 79-92 E- ISSN 2503-2933 79

## Prediksi Bencana Banjir Menggunakan Algoritma Deep Learning H2O Berdasarkan Data Curah Hujan
Hulwana Sharfina 1 , Putri Yuli Utami 2* , Izhan Fakhruzi 3 1,2,3 Sistem Informasi, Universitas Muhammadiyah Pontianak email : 191230009@unmuhpnk.ac.id, *putriyuli@unmuhpnk.ac.id

## Abstract
The climate anomaly that occurs is La Nina conditions, this condition is in the central part of the Pacific Ocean Sea Surface Temperature (SML) has cooled below normal conditions. The  impact  of  La  Nina conditions  is the  occurrence of  heavy  rains that  cause  flood  disasters. This study aims to predict areas prone to flooding in West Kalimantan based on rainfall data using  training  data  in  2019-2021  testing  data  in  2022  with  a  ratio  of  80:20  and  test  the accuracy  and  RMSE  value  using  the  H2O  deep  learning  algorithm  in  the  hidden  layer 100,50,100.  This  study  uses  climate  data  from  5  climatology  stations  in  Sintang,  Melawi, Kapuas  Hulu,  Sambas  and  Ketapang  districts.  The  results  obtained  in  this  study  are  by conducting experiments for 10 times using the number of epochs 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, and 55 resulting in the best accuracy and the lowest RMSE value at the number of epochs 30 with an accuracy of 99.54% and RMSE worth 0.087. So it can be concluded that the deep learning  algorithm  is  able  to  predict  flood  disasters  well  based  on  rainfall  data  with  the  best accuracy value is 90.54% and the lowest RMSE is 0.087.
Keywords: Floods, Rainfall, Deep Learning H2O, Prediction

## Abstrak
Anomali  iklim  yang  terjadi  merupakan  kondisi  La  Nina,  kondisi ini  ialah  pada bagian tengah  Samudera  Pasifik  Suhu  Muka  Laut  (SML)  telah  mengalami  pendinginan  di  bawah kondisi normalnya. Dampak dari kondisi La Nina tersebut yaitu terjadinya hujan lebat sehingga menyebabkan bencana banjir. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan prediksi wilayah rawan terjadinya  bencana  banjir  pada  Kalimantan  Barat  berdasarkan  data  curah  hujan  dengan menggunakan  data  training  tahun  2019-2021  data  testing  tahun  2022  dengan  perbandingan 80:20  dan  menguji  akurasi  serta  nilai  RMSE  dengan  menggunakan  algoritma deep  learning H2O  pada hidden  layer 100,50,100.  Penelitian  ini  menggunakan  data  iklim  dari  5  Stasiun Klimatologi  Kabupaten  Sintang,  Melawi,  Kapuas  Hulu,  Sambas  dan  Ketapang.  Adapun  hasil yang  diperoleh  dalam  penelitian  ini  yaitu  dengan  melakukan  percobaan  selama  10  kali menggunakan  jumlah epoch 10,  15,  20,  25,  30,  35,  40,  45,  50,  dan  55  menghasilkan  akurasi terbaik  serta  nilai  RMSE  terendah  pada  jumlah epoch 30  dengan  akurasi  senilai  90.54%  dan RMSE senilai 0.087. Sehingga dapat disimpulkan bahwa algoritma deep learning mampu dalam memprediksi  bencana  banjir  dengan  baik  berdasarkan  data  curah  hujan  dengan  nilai  akurasi terbaik adalah 90.54% dan RMSE terendah adalah 0.087.
Kata kunci: Banjir, Curah Hujan, Deep Learning H2O, Prediksi
80 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 79-92 E-ISSN 2503-2933

## 1. PENDAHULUAN
Anomali  iklim  merupakan  pergeseran  musiman  dari  rata-rata  normal.  Fenomena  ini disebabkan oleh pemanasan global yakni meningkatnya suhu bumi sehingga terjadi penguapan dan  jumlah  curah  hujan  juga  meningkat.  Anomali  iklim  yang  terjadi  merupakan  kondisi  La Nina,  pada  kondisi  ini  bagian  tengah  Samudera  Pasifik  Suhu  Muka  Laut  (SML)  telah mengalami  pendinginan  di  bawah  kondisi  normalnya.  Dampak  dari  La  Nina  menyebabkan terjadinya hujan lebat sehingga terjadi bencana banjir [1].
Perubahan iklim yang terjadi menyebabkan bencana hidrometeorologi banjir  meningkat di Indonesia [2]. Banjir merupakan bencana yang dipengaruhi oleh parameter cuaca dan iklim, seperti  curah  hujan,  temperatur,  angin,  dan  kelembapan.  Dampak  dari  bencana  banjir mengakibatkan transportasi terganggu, masalah kesehatan dan kerugian ekonomi.
Menurut  data  pelaporan  BNPB  tahun  (2021),  33.818  KK  atau  112.962  jiwa  terkena dampak  banjir  di  Kabupaten  Sintang  yang  mengakibatkan  7.545  KK  atau  25.884  jiwa mengungsi.  Berdasarkan  data  terdapat  sebanyak  27  orang  meninggal  dunia,  560.116  orang mengungsi,  81.788  orang  menderita,  67  orang  mengalami  luka-luka,  2.978  rumah  mengalami kerusakan  yang  berat,  3.215  rumah  mengalami  kerusakan  yang  ringan,  47.426  hektar  lahan rusak dan 155 km jalan rusak.
Berdasarkan  data  BNPB  tahun  (2022),  sebanyak  16.811  jiwa  dari  4.679  KK  di Kecamatan  Simpang  Hulu,  Kabupaten  Ketapang  terkena  dampak  banjir  dengan  ketinggian  air berkisar antara 15 hingga 120 cm . Beberapa tahun terakhir banjir sering terjadi dan sulit untuk diprediksi  dan  saat  ini  belum  ada  peringatan  terjadi  banjir  di  suatu  wilayah.  Sehingga  perlu dilakukan prediksi daerah rawan terjadinya bencana banjir. Salah satu metode data mining yang digunakan  untuk  memprediksi  kejadian  yaitu  algoritma deep  learning H2O.  Algoritma  H2O merupakan  proses  pembelajaran  mesin    dan  analisis    data  seperti tree ,  linier  model, unsupervised  learning .  Algoritma  H2O  bertujuan  untuk  memudahkan pengguna melakukan penskalaan    pada    data  yang  besar,  pengkodean  yang    terdokumentasi    dengan    baik    untuk mendukung proses bisnis [3].
Penelitian  terkait  tentang  prediksi kejadian  banjir  telah  dilakukan  oleh  Ramadhan Nurpambudi  dan  RZ.  Abdul  Aziz  (2022)  menggunakan  algoritma neural  network dengan menggunakan  data  suhu  udara  dan  curah  hujan  sebagai  parameter. Penelitian ini menunjukkan bahwa  kejadian  banjir  umum  terjadi  pada  suhu  24-27 o ,  namun  pada  suhu  28-29 o C  potensi terjadi banjir hanya 50%, dan pada saat jumlah curah hujan 150mm/hari persentasenya menurun cukup signifikan atau tidak terlalu berpotensi banjir [4].  Msy. Aulia Hasanah dkk (2021) telah mengklasifikasikan  data  curah  hujan menggunakan metode  Decision  Tree  dari  algoritma CART (Classification  And  Regression  Tree) dengan  teknik  data  mining  CRISP-DM, memberikan hasil akurasi
senilai 89,4%. peneliti mengevaluasi dan
memvalidasi dengan menggunakan uji parameter confusion matrix , dari perolehan nilai akurasi tersebut menunjukkan  bahwa jumlah  prediksi  yang  benar  adalah  110  data  dari jumlah  data uji yaitu 123 data [5]. Selain itu penelitian prediksi kejadian banjir dengan telah dilakukan oleh Ike Fitriyaningsih  dan  Yuniarta  Basani  (2019)  dengan  metode Back  Propagation-Neural  Network menggunakan parameter suhu minimum, maksimum dan rata-rata, kelembaban relatif rata-rata, lamanya  penyinaran  matahari  dan  kecepatan  angin  rata-rata  menghasilkan  kombinasi dataset 60:40  dengan  nilai RMSE berturut-turut  adalah  13.651  dan  13.623mm  [6].  Muhammad  Rizki dkk  (2022)  melakukan  prediksi  curah  hujan  menggunakan  algoritma deep  learning dengan menggunakan data curah hujan kota malang dari BMKG. Hasil yang diperoleh dalam penelitian ini  menunjukkan  bahwa  penggunaan  256 neuron  hidden  layer memiliki  tingkat  kesalahan terendah yaitu 12,247 untuk data latih dan 11,48 untuk data uji [7]. Penelitian selanjutnya yang menggunakan algoritma deep learning dalam memprediksi juga dilakukan oleh Retno Wardhani dkk (2022) dalam kasus memprediksi hasil panen padi pada Kabupaten Lamongan berdasarkan
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 79-92 E- ISSN 2503-2933 81
data luas tanah (m 2 ),  jarak  tanam  (cm),  jenis  padi, jumlah  berapa  kali  memupuk,  jenis  pupuk, dan  hasil  panen  (kwintal)  dengan  mencari  nilai MSE,  MAE, dan MAPE .  Hasil  yang  diperoleh pada  penelitian  ini  adalah  Secara  berturut-turut  nilai MSE , MAE dan MAPE adalah 2939977.418,  301.788,  dan  83.798  [8].  Penelitian  dengan  menggunakan  algoritma deep learning dilakukan oleh Ayu Ahadi Ningrum dkk (2021) dalam memprediksi umur transmator. Hasil  yang  diperoleh  pada  penelitian ini  dengan  menggunakan parameter  seperti activation = linear,  epoc h  =  50, batch_size =  64, verbose =  2, optimizer =  Adam, hidden  layer =  2  dan learning rate = 0.1 lebih unggul daripada ketiga algoritma lainnya dengan RMSE = 0.0004 dan nilai dan nilai Squared Correlation = 0,9690 [9].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  prediksi  wilayah  rawan  bencana  banjir Kalimantan  Barat.  Prediksi  yang  dilakukan  berdasarkan  data  curah  hujan,  parameter  yang digunakan  ialah  temperatur  rata-rata,  kelembapan  rata-rata,  arah  angin  saat  kecepatan maksimum  dan  lamanya  penyinaran  matahari  sebagai  data training dan testing untuk  menguji akurasi  serta  nilai RMSE .  Metode  yang  digunakan  adalah  algoritma Deep  Learning H2O. Pengolahan data pada penelitian ini menggunakan Tools RapidMiner Studio Versi 10.1.

## 2. METODE
Penelitian  ini  memiliki  beberapa  tahapan  dalam  memprediksi  banjir  menggunakan algoritma deep  learning H2O,  dimulai  dari  pengumpulan  data,  seleksi  data,  praproses  data, pembagian data, pembuatan model, evaluasi model klasifikasi dan hasil terlihat seperti gambar 1 berikut:
82 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 79-92 E-ISSN 2503-2933

## Gambar 1. Tahapan Penelitian Prediksi Bencana Banjir
• Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan data sekunder iklim dan bencana dengan metode studi dokumen. Data  iklim  diperoleh  dari  kantor  BMKG  dalam  bentuk  dokumen  digital  dan  dilengkapi dengan data
online yang
diakses melalu
website resmi
http://dataonline.bmkg.go.id/dashboard_us.  Data  diperoleh  dari  5  Stasiun  Klimatologi Kabupaten Sintang, Melawi, Kapuas Hulu, Sambas dan Ketapang.
Data bencana diperoleh dari kantor BPBD dalam bentuk dokumen digital data bencana tahun  2019-2022,  namun  pada  penelitian  ini  hanya  menggunakan  data  khusus  bencana  banjir tahun 2019-2022 dengan total 357 data. Data yang diperoleh digunakan untuk prediksi daerah rawan terjadi bencana banjir.
Tabel 1. Kategori Curah Hujan No. Kategori Hujan Intensitas Curah Hujan (mm/hari)
1 Berawan 0 mm/hari
2 Hujan  Ringan 0.5-20 mm/hari
3 Hujan Sedang 20-50 mm/hari
4 Hujan Lebat 50-100 mm/hari
5 Hujan Sangat Lebat 100-150 mm/hari
6 Hujan  Ekstrem >150 mm/hari
Sumber. Badan Meteorologi dan Klimatologi
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 79-92 E- ISSN 2503-2933 83
• Seleksi Data
Pada  proses  ini  dilakukan  pemilihan  atribut  data  iklim  yang  berpengaruh  yang  akan digunakan dalam memprediksi bencana banjir.
Tabel 2. Seleksi Atribut Prediksi Bencana Banjir
No. Atribut Sebelum Seleksi Atribut Setelah Seleksi 1 Temperatur rata-rata Temperatur rata-rata 2 Kelembapan rata-rata Kelembapan rata-rata 3 Curah hujan Curah hujan 4 Arah angin saat kecepatan maksimum Arah angin saat kecepatan maksimum 5 Lamanya penyinaran matahari Lamanya penyinaran matahari 6 Temperatur maksimum Tidak digunakan 7 Kecepatan angin maksimum Tidak digunakan 8 Temperatur  Minimum Tidak digunakan 9 Kecepatan angin rata-rata Tidak digunakan 10 Arah angin terbanyak Tidak digunakan
• Praproses Data
Pada tahapan praproses data, hal yang dilakukan pada penelitian ini yaitu membersihkan data meteorologi yang data tidak terukur, data yang tidak dilakukannya pengukuran dan data yang kosong. Sehingga tidak ada lagi data yang tidak sesuai.
• Transformasi Data
Pada  tahap  transformasi  data,  sudah dilakukan  pembersihan  dan  penyeleksian  data  dalam penelitian  ini  sehingga  tidak  ada lagi data  yang  missing  value. Untuk  algoritma  pada penelitian  yaitu  menggunakan  algortima deep  learning H2O  yang  mana  bisa membaca  beberapa  karakteristik  tipe  data seperti polynominal , integer , numerik.
• Pembagian Data Data pada penelitian ini dibagi menjadi dua bagian yaitu data training dan data testin g. data training menggunakan  data  iklim  tahun  2019-2021  dengan  label  status  banjir  atau  tidak banjir  berdasarkan  data  bencana  banjir,  Data testing menggunakan  data  iklim  tahun  2022 namun tidak dengan label status banjir atau tidak banjir. Pembagian data pada penelitian ini yaitu 80:20.
• Deep Learning H2O Deep learning H2O  adalah  framework  machine  learning  open  source dengan implementasi teruji penuh dari beberapa algoritma machine learning yang diterima secara luas. Kerangka kerja  DLH2O  yang  diusulkan  digunakan  untuk  mengoptimalkan  masalah  klasifikasi multikelas untuk unit perawatan intensif. Deep Learning H2O terdiri dari tiga lapisan yaitu lapisan  pertama  adalah  lapisan  pra-pemrosesan  yang  terutama  bertanggung  jawab  untuk integrasi  data  dan  pembersihan  data.  Pada  lapisan  ini,  dataset  juga  dibagi  menjadi  subset pelatihan,  validasi  dan  pengujian.  Lapisan  kedua  adalah  lapisan  pemilihan  fitur  dimana usulan  ACP-WOA  ( Whale  Optimization  Algorithm )  digunakan  untuk  memilih  fitur  terbaik yang  akan  digunakan  pada  lapisan  ketiga  yaitu  lapisan deep  learning .  Lapisan  DL menggunakan  fitur  pilihan terbaik  bersama  dengan konfigurasi jaringan saraf terbaik untuk melatih jaringan saraf[3].
Algoritme  H2O  didasarkan  pada  jaringan  saraf tiruan  penerusan  umpan  multi-lapisan yang  dilatih  untuk  penurunan  gradien  stokastik  menggunakan  propagasi  balik.  Jaringan  dapat berisi sejumlah besar lapisan tersembunyi yang terdiri dari neuron dengan fungsi aktivasi tanh,
84 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 79-92 E-ISSN 2503-2933
rectifier ,  dan maxout .  Fitur-fitur  seperti adaptive  learning  rate,  sampling  type,  max  w2, standardize, epsilon, dan L1 or L2 regularization, memungkinkan diperolehnya akurasi prediksi yang  tinggi  [10].  Arsitektur  Pemodelan  Algoritma Deep  Learning H2O  dapat  dilihat  pada gambar 2.
Gambar 2. Arsitektur Pemodelan Algoritma Deep Learning H2O
Sumber. [11]
Pada  penelitian  ini  pembuatan  model  algoritma deep  learning H2O dengan menggunakan tools  RapidMiner diawali  dengan  mengimpor  data training tahun  2019-2021 sebagai data pelatihan untuk membuat model, setelah itu menambahkan operator seperti set role untuk penamaan atribut dan validation (Split Validation) untuk menghasilkan dataset training- testing .  Setelah  itu  sambungkan  ke  masing-masing port result dari  operator  tersebut. Selanjutnya  pada  algoritma deep  learning H2O  memasukkan  operator apply  model pada validation . Setelah pemodelan terbentuk, kemudian menambahkan data tahun 2022 sebagai data testing untuk  menguji  dan  mengetahui  performa  pada  model deep  learning H2O.  Setelah  itu menghubungkan  operator apply  model dan performance untuk  mengevaluasi  kinerja  pada model, terakhir yaitu menyambungkan masing-masing port operator tersebut ke masing-masing result seperti gambar 3.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 79-92 E- ISSN 2503-2933 85
Gambar 3. Proses Split Validation pada Deep Learning H2O
Gambar 4. Pemodelan Deep Learning H2O pada RapidMiner.
Penjelasan  masing-masing  operator  beserta  parameter  yang  di  gunakan  pada  prediksi bencana  banjir  menggunakan  algoritma deep  learning H2O.  Keterangan  seperti  tabel-tabel berikut.
Tabel 3. Parameter Operator Set Role Attribute Name Target Role Status Label Lokasi Id Tabel 4. Parameter Operator Split Validation Parameter Nilai Split Relative Split Ratio 0.74 Sampling Type Automatic
86 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 79-92 E-ISSN 2503-2933
Tabel 5. Parameter Operator Apply Model Parameter Nilai Application Parameters Default Create View Default Tabel 6. Parameter Operator Deep Learning H2O Parameter Nilai Activation Rectifier, Tanh,  Maxout Hidden Layers 100,50,100 Epoch 10-55 Train Samples Per Iteration -2 (Default) Adaptive Rate True (Default) Epsilon 1.0E-8 Rho 0.99 Standardize True L1 1.0E-5 (Default) L2 0.0 (Default) Max w2 10.0 (Default) Tabel 7. Parameter Operator Performance Parameter Nilai Accuracy True (default) Precision False (default) Recall False (default) AUC False (default)
• Evaluasi Model Klasifikasi
Setelah  pemodelan  selesai  dilakukan,  maka  selanjutnya  melakukan  pengujian  algoritma Deep Learning H2O dengan mencari akurasi terbaik dan nilai RMSE terendah. Hal ini merupakan proses mengevaluasi keakuratan prediksi dari model algoritma yang digunakan  dan  juga  dalam  proses  ini  menghasilkan  nilai confusion  matrix dan  akurasi  dari model tersebut.
Nilai akurasi dihitung dengan persamaan :
= 100% (1)
Keterangan: TP : Kumpulan data yang sebenarnya positif dan juga diprediksi positif oleh model FP : Kumpulan data yang sebenarnya negatif tetapi diprediksi positif oleh model FN : Kumpulan data yang sebenarnya positif tetapi diprediksi negatif oleh model TN : Kumpulan data yang sebenarnya negatif dan juga diprediksi negatif oleh model Nilai RMSE dihitung dengan persamaan:
∑ ( ) " # (2)
Keterangan: Y pred : Data awal Y test : Data akhir n : Jumlah data
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 79-92 E- ISSN 2503-2933 87

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Pengujian Pada Algoritma Deep Learning H2O Pengujian  pada  algoritma deep  learning H2O  pada  penelitian  ini  ialah  menggunakan RapidMiner dalam memprediksi bencan banjir berdasarkan data curah hujan. Berikut adalah hasil pengujian yang telah dilakukan.
Tabel 8.  Hasil Pengujian Deep Learning H2O Dalam 10 kali Percobaan Menggunakan
Fungsi  Aktivasi Rectifier Uji Coba Akurasi RMSE Epoch 1 71.11% 0.380 10 2 68.89% 0.367 15 3 74.44% 0.426 20 4 88.89% 0.315 25 5 90.54% 0.087 30 6 80.00% 0.291 35 7 77.78% 0.315 40 8 82.22% 0.332 45 9 73.33% 0.331 50 10 75.56% 0.319 55
Tabel 9.  Hasil Pengujian Deep Learning H2O Dalam 10 Kali Percobaan Menggunakan
Fungsi  Aktivasi Tanh Uji Coba Akurasi RMSE Epoch 1 72.22% 0.411 10 2 80.00% 0.390 15 3 85.56% 0.368 20 4 71.11% 0.353 25 5 88.89% 0.047 30 6 72.33% 0.320 35 7 66.67% 0.290 40 8 73.33% 0.281 45 9 81.11% 0.264 50 10 71.11% 0.062 55
Tabel 10.  Hasil Pengujian Deep Learning H2O Dalam 10 Kali Percobaan Menggunakan
Fungsi  Aktivasi Maxout Uji Coba Akurasi RMSE Epoch 1 80.00% 0.345 10 2 73.33% 0.294 15 3 77.78% 0.484 20 4 75.56% 0.849 25 5 75.56% 0.094 30 6 83.33% 0.294 35 7 73.33% 0.590 40 8 73.33% 0.294 45
88 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 79-92 E-ISSN 2503-2933
9 78.56% 0.090 50 10 73.33% 0.294 55
Penelitian  ini  telah  melakukan  3  kali  pengujian  dengan  fungsi  aktivasi  yang  berbeda diantaranya  yaitu rectifier,  tanh, dan maxout seperti  terlihat  di  tabel  8,  9,  dan  10.  Masing- masing  pengujian  tersebut  menggunakan  jumlah  epoch  10-55  dalam  10  kali  percobaan  dan hidden  layers 100,50,100  dengan hidden  neuron sejumlah  50.  Hasil  menunjukkan  bahwa dengan menggunakan fungsi aktivasi rectifier telah diperoleh akurasi tertinggi ialah 90.54% dan RMSE senilai 0.087 dengan menggunakan menggunakan epoch sejumlah 30.
Maka  dari  itu  model  visualisasi  hasil  prediksi  bencana  banjir  yang  akan  diterapkan dalam  membandingkan  hasil  prediksi  bencana  banjir  berdasarkan  data  curah  curah  hujan menggunakan jumlah epoch 30 yang memiliki akurasi terbaik. Seperti gambar 5 dibawah ini.
Gambar 5. Nilai Akurasi pada Epoch 30 Menggunakan Fungsi Aktivasi Rectifier
=
$% + $'
$% + $' + (% + ('  100% = 52 + 15 52 + 15 + 3 + 4  100%

## = 67 74  100% = 90.54%
Gambar 5 tersebut menunjukkan perhitungan parameter akurasi dari data testing pada prediksi banjir dengan menggunakan algoritma Deep Learning H2O. Jumlah data testing pada penelitian ini yaitu 74 data dimana, 52 data diprediksi banjir kenyataannya benar banjir, 3 data diprediksi  banjir  namun  kenyataannya  tidak  banjir,  4  data  diprediksi  tidak  banjir  namun kenyataannya banjir, dan 15 data diprediksi tidak banjir kenyataannya benar tidak banjir. Class precision prediksi banjir adalah 94.55%, Class precision prediksi tidak banjir adalah 78.95%, Class recall banjir adalah 92.86% dan class recall tidak banjir adalah 83.33%.
Visualisasi Hasil Prediksi Banjir
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 79-92 E- ISSN 2503-2933 89
Gambar 6. Perbandingan Hasil Data Prediksi Banjir dan Hasil Data Aktual Banjir
Berdasarkan  hasil  perbandingan  data  aktual  dan  data  prediksi  di  5  Kabupaten  yaitu Kabupaten  Sambas,  Kapuas  Hulu,  Melawi,  Ketapang  dan  Sintang  menunjukkan  hasil  yang perbedaannya  tidak  terlalu  signifikan.  Kabupaten  Sambas  hasil  data  aktual  rata-rata  curah hujan  ialah  38,80mm/hari  sedangkan  data  prediksi  ialah  49,94mm/hari.  Kabupaten  Kapuas Hulu hasil data aktual rata-rata curah hujan ialah 42,60mm/hari sedangkan data prediksi ialah 36,86mm/hari.  Kabupaten  Melawi  hasil  data  aktual  rata-rata  curah  hujan  ialah  35,36mm/hari sedangkan  data  prediksi  ialah  31,93mm/hari.  Kabupaten  Ketapang  hasil  data  aktual  rata-rata curah  hujan  49,25mm/hari  sedangkan  data  prediksi  ialah  48,96mm/hari.  Kabupaten  Sintang hasil  data  aktual  rata-rata  curah  hujan  19,30mm/hari  sedangkan  data  prediksi  ialah 31,76mm/hari.
Hasil  perbandingan  diatas,  terdapat  4  Kabupaten  yang  sama-sama  berada  di  kategori hujan sedang  pada  data  aktual  maupun  data prediksi banjir  yaitu Kabupaten  Sambas,  Kapuas Hulu,  Melawi,  dan  Ketapang.  Kabupaten  Sintang  pada  data  aktual  berada  dikategori  hujan ringan sedangkan pada data prediksi berada dikategori hujan sedang.
Visualisasi Hasil Prediksi Daerah Rawan Banjir
Tabel 11. Hasil Data Prediksi Kejadian Banjir 2022
Kabupaten Jumlah Daerah Rawan Banjir Tidak Rawan Banjir Sintang 4 1 Melawi 4 5 Kapuas Hulu 21 1 Sambas 3 1 Ketapang 14 1
0 20 40 60 R A T A -R A T A C U R A H H U J A N KABUPATEN Perbandingan Data Aktual dan Data Prediksi Aktual Prediksi
90 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 79-92 E-ISSN 2503-2933
Penelitian  ini  telah  melakukan  prediksi  kejadian  bencana  banjir  untuk  menemukan daerah  rawan terjadi  bencana  banjir.  Pada  tabel  11  menunjukkan  hasil  prediksi daerah  rawan banjir dan tidak rawan banjir. Total daerah rawan terdapat 46 daerah dah tidak rawan terdapat 9 daerah. Untuk melihat sebaran daerah-daerah rawan terjadi banjir pada 5 Kabupaten di wilayah Kalimantan Barat berdasarkan hasil prediksi terlihat pada gambar 7.
Gambar 7. Visualisasi Daerah Rawan dan Tidak Rawan Banjir
Gambar  7  menunjukkan  sebaran  daerah-daerah  rawan  dan  tidak  rawan  banjir  yang diprediksi pada 5 Kabupaten di Kalimantan Barat menggunakan algoritma deep learning H2O. Hasil prediksi daerah rawan dan tidak rawan ditunjukkan pada tabel 12.
Tabel 12. Hasil Prediksi Daerah Rawan Dan Tidak Rawan Banjir Kabupaten Daerah Rawan Daerah Tidak Rawan Sintang Binjai Hulu Kelam Permai Dedai Serawai Ambalau Melawi Pinoh Selatan Nanga Pinoh Belimbing Menukung Siling Permai Sokan Sayan Ela Hilir Pinoh Utara Kapuas Hulu Boyan  Tanjung Bunut Hilir Kedamin Hilir Tanjung Jati Nanga Danau Nanga Kalis Nanga Lebanga Tebudak Kalis Raya Tanjung Raya
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 79-92 E- ISSN 2503-2933 91
Samarantau Melapi Manday Tanjung Intan Nanga Mentebah Nanga Tubuk Jongkong Jelemuk Kensurey Rantau Kalis Tanjung Kepala Gurung Menaring Sambas Senatab Sebawi Paloh Teluk Keramat Ketapang Kendawangan Marau Hulu Sungai Petai Patah Air Upas Harapan Baru Periangan Penyarang Kusuma Jaya Biku Sarana Riam Danau Kanan Tebing Berseri Deranuk Pangkalan Suka Asam Jelai

## 4. SIMPULAN
Penelitian  ini  telah  menerapkan  proses  klasifikasi  menggunakan  algoritma deep learning H2O  untuk  memprediksi  bencana  banjir  dengan  menggunakan  data  curah  hujan. Algoritma deep  learning H2O dinyatakan  mampu  dalam  memprediksi  bencana  banjir berdasarkan  data  curah  hujan.  Dari  serangkain  pengujian  diatas,  hasil  menunjukkan  bahwa akurasi yang baik ialah senilai 90.54% dan RMSE senilai 0.087 menggunakan jumlah epoch 30 dengan  fungsi  aktivasi rectifier .  Hasil  visualisasi  prediksi  bencana  banjir  menunjukkan  bahwa Kabupaten Sambas, Kapuas Hulu, Melawi, dan Ketapang memiliki hasil data prediksi dan data aktual  yang  tidak  terlalu  berbeda  dikarenakan  masing-masing  kabupaten  tersebut  memiliki curah hujan yang sama yaitu berada dalam kategori hujan sedang.  Penelitian ini juga berhasil menemukan daerah rawan terjadi bencana banjir dan tidak rawan terjadi bencana banjir pada 5 Kabupaten  di  Kalimantan  Barat  berdasarkan  hasil  prediksi  menggunakan  algoritma deep learning H2O.
92 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 79-92 E-ISSN 2503-2933

## DAFTAR PUSTAKA
[1] J.  Transdisiplin  Pertanian  Budidaya  Tanaman,  S.  dan  Ekonomi,  D.  Rogi,  J.  E.  Rogi,  And  S. Runtunuwu, “Analisis  Anomali Iklim  Dalam  Hubungan  Dengan  Produksi  Padi Sawah  (Oryza Sativa  L  .)  di  Kabupaten  Minahasa  Utara  Analysis  of  Climate  Anomalies  In  Relation  To Lowland Rice Production (Oryza Sativa L.) In North Minahasa Regency.”
[2] H.  Rakuasa,  D.  A.  Sihasale,  M.  C.  Mehdila,  and  A.  P.  Wlary ,  “Analisis  Spasial  Tingkat Kerawanan Banjir di Kecamatan Teluk Ambon Baguala, Kota Ambon,” Jurnal Geosains Dan Remote Sensing , Vol. 3, No. 2, Pp. 60–69, Nov. 2022, Doi: 10.23960/Jgrs.2022.V3i2.80.
[3] Y.  Arie  Wijaya, “Analisa  Dataset  Software  Defined  Network  Intrusion  Menggunakan Algoritma Deep Learning H2o,” 2022.
[4] R. Nurpambudi And R. A. Aziz, “Prediksi Kejadian Banjir di Wilayah Kota Bandar Lampung Dengan Metode Artificial Neural Network”.
[5] M. A. Hasanah, S. Soim, And A. S. Handayani, “Implementasi Crisp-Dm Model Menggunakan Metode  Decision  Tree  Dengan  Algoritma  Cart  Untuk  Prediksi  Curah  Hujan  Berpotensi Banjir,” 2021. [Online]. Available: Http://Jurnal.Polibatam.Ac.Id/Index.Php/Jaic
[6] I.  Fitriyaningsih  And  Y.  Basani ,  “Flood  Prediction  With  Ensemble  Machine  Learning  Using Bp-Nn and Svm,” Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer , Vol. 7, No. 3, Pp. 93–97, Jul. 2019, Doi: 10.14710/Jtsiskom.7.3.2019.93-97.
[7] M.  Rizki,  S.  Basuki,  And  Y.  Azhar, “Implementasi  Deep  Learning  Menggunakan  Arsitektur Long Short Term Memory Untuk Prediksi Curah Hujan Kota Malang,” Repositor , Vol. 2, No. 3, Pp. 331–338, 2020.
[8] R. Wardhani, N. Nafi’iyah, and M. A. Haydar, “Algoritma Deep Learning Dalam Memprediksi Hasil Panen Padi di Kabupaten Lamongan,” Vol. 7, No. 1, 2022.
[9] A.  A.  Ningrum Et  Al. , “Algoritma  Deep  Learning-Lstm  Untuk  Memprediksi  Umur Transformator,” Vol. 8, No. 3, Pp. 539–548, 2021, Doi: 10.25126/Jtiik.202184587.
[10] S. Santosa, M. Budi Utomo, J. Teknik Sipil Politeknik Negeri Semarang, J. H. Sudarto, and S. Tembalang  Semarang, “Pemodelan  Prediksi  Kuat  Tekan  Beton  Umur  Muda  Menggunakan H2o’s Deep Learning.”
[11] A.  Tjahyanto  And  F.  J.  Atletiko,  “ Peningkatan  Kinerja  Pengklasifikasi  Objek  Bawah  Laut Dengan  Deep  Learning,” Matrik:  Jurnal  Manajemen,  Teknik  Informatika  dan  Rekayasa Komputer , Vol. 21, No. 3, Pp. 753–760, Jul. 2022, Doi: 10.30812/Matrik.V21i3.1466.